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（一）采購貨物清單采購條目編號采購條目名稱數(shù)量單位采購預算（人民幣）贛購2025B000141681人工智能研創(chuàng)工作室大模型應(yīng)用系統(tǒng)解決方案架構(gòu)研學實訓平臺（核心產(chǎn)品）1套34500000元贛購2025B000141680人工智能研創(chuàng)工作室新一代大模型應(yīng)用系統(tǒng)創(chuàng)客綜合實訓設(shè)備34臺88400000元贛購2025B000141679人工智能研創(chuàng)工作室數(shù)智研創(chuàng)一體機3套8100000元贛購2025B000141678人工智能研創(chuàng)工作室具身智能多足機器人教學平臺2套18000000元贛購2025B000141676人工智能研創(chuàng)工作室綜合布線1項1000000元贛購2025B000141677人工智能研創(chuàng)工作室裝修工程1項5025000元注：本項目為國產(chǎn)產(chǎn)品采購項目，進口產(chǎn)品不允許參加本項競爭。（二）技術(shù)需求項目概況通過人工智能研創(chuàng)工作室項目的建設(shè)，打造“大小模型云-邊-端協(xié)同”教學與科研平臺，覆蓋從設(shè)備感知到設(shè)備執(zhí)行全鏈路，感知世界空間信息，處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，進行精確識別與理解，有助于研究落地與算法的泛化應(yīng)用，并可承載人工智能工程技術(shù)職業(yè)本科專業(yè)的專業(yè)核心課教學任務(wù)。教師構(gòu)建大小模型互補的跨媒體智能體系，實現(xiàn)高效、可靠的跨模態(tài)推理與生成，兼具多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和高效AI算法運行的雙重能力，能夠協(xié)同AI云端模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)“端側(cè)AI+”場景高效落地，可承接智轉(zhuǎn)數(shù)改項目，輸出成果專利，產(chǎn)出一批與工程應(yīng)用深度融合的相關(guān)科技成果。探索適應(yīng)加快經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級所需要的高端人工智能技術(shù)技能人才培養(yǎng)的基本規(guī)律，探索課崗對接、課賽融通、賽創(chuàng)融通的綜合育人模式。深化集訓基地與企業(yè)開展本科技能人才培訓培養(yǎng)的合作，從培養(yǎng)模式、課程設(shè)置、師資配備、實訓裝備、能力評價、職業(yè)測評標準等方面積累人才培養(yǎng)經(jīng)驗，滿足日常教學、創(chuàng)新、競賽、實訓、科研五大特點，聚焦技能競賽與日常教學，培養(yǎng)學生具備在本領(lǐng)域跟蹤新理論、新知識、新技術(shù)的能力以及較強的創(chuàng)新實踐能力，以支撐終身發(fā)展、適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，同時具備較強的就業(yè)創(chuàng)業(yè)能力和可持續(xù)發(fā)展能力。序號項目明細主要要求數(shù)量1大模型應(yīng)用系統(tǒng)解決方案架構(gòu)研學實訓平臺（核心產(chǎn)品）一、首頁1提供符合現(xiàn)代交互體驗的聊天窗口界面，集成DeepSeek或其他開源大模型，支持用戶自然語言輸入2實時顯示用戶與大模型的問答歷史，具備自動滾動、對話分組與時間戳顯示等功能；3支持多輪對話上下文關(guān)聯(lián)，確保語義連續(xù)性和對話準確性；4用戶可對模型回答進行反饋，如“好/差”或標簽標注。5默認接入DeepSeek等主流大模型，支持后續(xù)擴展更多模型；6支持通過下拉菜單或設(shè)置界面切換使用的模型版本；7可配置模型調(diào)用參數(shù)（如Temperature、maxtokens等）以適應(yīng)不同任務(wù)場景。8支持用戶登錄后自動保存歷史對話記錄；9支持新建、重命名、刪除對話,并提供對話導出功能，支持導出為TXT等格式。10支持智能體框架如MetaGPT、AutoGen、Camel等框架。二、模型廣場1展示平臺已集成的大模型清單（具體不少于：DeepSeek、Qwen、LLaMA等）；2每個模型展示詳細信息，包括：模型名稱、參數(shù)規(guī)模、用途描述、使用方式、支持API等；3支持多維度檢索和篩選，如模型類別（語言模型、圖像模型等）、來源機構(gòu)、參數(shù)量級、標簽篩選、更新時間等；4支持管理員用戶可為模型添加版本信息、說明文檔、部署配置等元數(shù)據(jù)；5管理員可支持設(shè)置模型的公開/私有訪問權(quán)限；6每個模型提供標準化API接口文檔；三、學習中心1提供完整的大模型技術(shù)學習課程體系，包括但不限于：大語言模型原理、預訓練與微調(diào)、提示工程、應(yīng)用開發(fā)、RAG技術(shù)等；2課程以模塊化方式組織，劃分為“課程大綱→學習章節(jié)→視頻/講義→測驗/實踐”多級結(jié)構(gòu)；3支持高清視頻播放，具備倍速播放、分段播放、進度記憶等功能；4支持視頻章節(jié)索引、字幕切換、自動播放下一節(jié)課；5支持彈幕或筆記功能，便于用戶標注重點內(nèi)容；6視頻課程支持后臺上傳與管理，可配置講師信息、所屬1套課程等元數(shù)據(jù)；7每節(jié)課程可附帶圖文講義資料（支持Markdown、PDF、HTML格式）；8支持富文本排版，嵌入代碼塊、圖表、LaTeX公式等；9支持內(nèi)容搜索、高亮、章節(jié)跳轉(zhuǎn)等輔助學習功能。10用戶登錄后可查看當前學習進度、已完成課程、正在學習的章節(jié)；11支持進度自動記錄與多端同步；12提供用戶課程學習統(tǒng)計圖表（如學習時長、課程完成率、最近活躍等）；13支持管理員查看班級/用戶組整體學習情況。14支持單選題、多選題、判斷題等基礎(chǔ)題型的課程測試；15可配置章節(jié)隨堂練習或結(jié)課測試；16自動批改與錯題反饋，支持考試成績記錄與導出；17管理員可自定義題庫，支持題目導入導出功能（Excel/CSV格式）；四、計算中心1支持用戶一鍵創(chuàng)建訓練模型所需虛擬機實例，不少于50個實例；2提供圖形化遠程桌面訪問（支持VNC、NoVNC、RDP等協(xié)議），用戶可通過瀏覽器遠程訪問開發(fā)環(huán)境；3虛擬機環(huán)境支持自定義鏡像，包括預裝PyTorch、TensorFlow、HuggingFace、JupyterLab、飛槳等工具；4支持環(huán)境持久化，用戶下次登錄后可繼續(xù)上次實驗狀態(tài)；5虛擬機資源支持過期自動釋放、鏡像快照恢復等機制。6管理用用戶能夠?qū)PU/GPU/內(nèi)存/磁盤等資源的精細化分配；7提供資源配額機制（按項目、用戶、組）；8支持任務(wù)排隊調(diào)度，支持優(yōu)先級控制；9實時監(jiān)控虛擬機運行狀態(tài)、資源使用情況（GPU占用率、磁盤IO、網(wǎng)絡(luò)流量等）；10管理員可在后臺統(tǒng)一查看所有用戶實例運行狀態(tài)及資源消耗概況。11用戶可提交自定義計算任務(wù)（訓練、推理、批處理等）并指定運行環(huán)境；12提供任務(wù)運行結(jié)果可視化（如TensorBoard、WandB等支持）；13支持用戶數(shù)據(jù)集與模型文件掛載至虛擬機環(huán)境；14統(tǒng)計用戶使用的資源時間、次數(shù)、GPU用量等；五、計算節(jié)點1臺1中央處理器:配置≥2顆中央處理器，單處理器計算性能不低于:核心數(shù)≥24，主頻≥200GHz，最大睿頻≥390GHz，緩存≥30MB。2顯卡：配置≥2張顯卡，單張顯卡計算性能不低于：顯存≥48GBGDDR6，AI張量處理單元≥368個,顯存帶寬≥864GB/S，F(xiàn)P16≥1195PFLOPS。3內(nèi)存：配置≥512GBDDR5內(nèi)存，單條內(nèi)存≥64GB，頻率≥4800MHz，支持ECC功能。4存儲容量：提供≥4TB的機械硬盤，≥2TB的固態(tài)硬盤。5網(wǎng)卡：配置≥4塊網(wǎng)卡，單個端口通訊速率≥1000Mbps6電源：配置≥2個熱插拔冗余電源，單個電源功率≥1400W。7外觀：提供安裝導軌，高度≤14英寸。六、機柜1臺1機柜尺寸：約600*1000*2000（42U）mm(寬*深*高)2機柜承重：靜態(tài)承重≥800Kg3采用頂部進線或底部進線4硬件包和預安裝聯(lián)結(jié)附件5預安裝可調(diào)節(jié)調(diào)平支腳和萬向腳輪七、交換機6臺48口10/100/1000M自適應(yīng)端口SFP光口≥4個固化單交流電源和風扇八、實訓資源為學員提供大模型理論基礎(chǔ)學習資料和實訓資源，內(nèi)容涵蓋了大模型構(gòu)建的核心技術(shù)，包括語言模型預訓練、指令微調(diào)和強化學習等。每個章節(jié)都有實訓任務(wù)書、教學視頻、PPT教學課件、配套算法、代碼、數(shù)據(jù)等。學員通過學習將掌握大模型的預訓練、有監(jiān)督微調(diào)、獎勵建模和強化學習等。資源要求：1須提供實訓任務(wù)書≥5套，每套任務(wù)書頁數(shù)≥20頁。2須提供PPT課件≥5套，每套課件頁數(shù)≥20頁。3須提供視頻資源≥5個，每個視頻時≥25分鐘。內(nèi)容知識點須涵蓋：1大模型的基本概念2大模型基礎(chǔ)3大模型預訓練數(shù)據(jù)4分布式訓練5有監(jiān)督微調(diào)6強化學習7大語言模型應(yīng)用8提供以下課程實訓內(nèi)容：《人工智能基礎(chǔ)》：實訓案例1Python程序設(shè)計基礎(chǔ)實驗實訓案例2NumPy數(shù)值分析庫實驗